JPS621000A - 音声処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は入力音声信号を分析して特徴パラメータを抽出
する場合における区分的最適関数近似方法に特徴を有す
る音声処理装置に関する。

〔従来の技術〕

入力音声信号を分析してその特徴パラメータを抽出し、
スペクトル包格データと音源データとからなる特徴パラ
メータを伝送路を介して合成側から合成側に送出し、合
成側ではこれら特徴パラメータにもとづいて入力音声信
号を再生する音声分析合成方式とその装置はよく知られ
ている。

このような音声分析合成方法とその装置において、入力
音声に関する分析情報のうちの特徴パラメータを分析フ
レーム単位で分析側から合成側に送出する代９に、それ
ぞれ相連続する複数個の分析周期からなる区分を矩形関
数等の階段状関数によって入力音声と最適近似せしめた
うえこれら各区分の分析フレーム数と代表特徴パラメー
タとを音源情報とともに分析側から合成側に供給するこ
とによって伝送データ量の圧縮を図る手法は可変長フレ
ームボコーダ等の応用によっても近時よく知られつつあ
る。

可変長フレームとして設定される区分は、入力音声を矩
形近似等を介して入力音声を最適近似せしめて得られる
ものでアシ、演算量の点から効率的はＤＰが多用される
。

このＤＰによる各区分ごとの代表分析フレームの選択は
、各区分ごとに設定される最大数Ｍ個の代表分析フレー
ム数（１＜Ｍ＜Ｋ、ただしＫは各区分の分析フレーム総
数）を残留歪を評価尺度としてこれを最小とする組合せ
の内容を決定するものである。残留歪は近似関数と入力
音声信号とによって示される特徴パラメータの空間ベク
トル距離によって示されこれが小さい程近低度が高いも
のとなる。

〔発明が解決しようとする問題点〕

しかしながら上述したＤＰを利用する従来の区分的最適
近似関数近似には次に述べるような欠点がある。

すなわち、相連続する区分に対し前区分で選択された最
終分析フレームと現区分で選択される先行代表分析フレ
ームはそれぞれの区分を対象とするＤＰ千手法個別に決
足され基本的には連続性を保持しないことが多い。つま
り前区分の最終選択代表フレームとは無関係に現フレー
ムの第１番目の代表分析フレームが選択されてこのため
隣接区分間の代表フレームの不連続による近似性の低下
が避けられないことが多いという欠点がある。

本発明の目的も上述した欠点を除去し１区分間の連続性
を大幅に改善した処理効率のよい区分的最適関数近似方
法を有する音声処理装置を提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明による音声処理装置は、予め設定した一定の分析
フレームごとに入力音声信号を分析して特徴パラメータ
を抽出したうえ予め設定した複数個の連続する前記分析
フレームからなる区分ごとの前記特徴パラメータから任
意の数の代表特徴パラメータを選択して前記各区分を区
分的最適関数によって近似する区分的最適関数近似方法
とその装置において、前区分の最終選択フレームによっ
て第１番目の代表フレームより時間的に先行して存在す
る現区分の先行フレームが代替されることを許容するＤ
Ｐにもとづいて前記各区分を最適近似せしめる区分的最
適関数近似手段を備えて構成される。

〔実施例〕

次に図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明による音声処理装置における区分的最適
関数近似方法の一実施例の構成を示すブロック図である
。

第１図に示す実施例の構成は区分的最適関数近似器１と
して示し、また音源情報分析器１００も併記して示して
いる。区分的最適関数近似器１はＬＳＰ分析器１１．パ
ラメータメモリ１２　、　ＤＰプロセッサ１３および前
区分選択パラメータメモリ１４等を備えて構成される。

ＬＡＦ分析器１１は入力音声を受けると、予め定めた分
析フレームごとにこれをＬ　Ｐ　Ｃ（ＬｉｎｅａｒＰｒ
ｅｄｉｃｔｉｏｎ　Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、線形予測
係数）分析してＬＰＣ係数を抽出したあとこれら分析７
レームごとのＬＰＣ係数から公知の技術、たとえば二ニ
ートン（Ｎｅｗｔｏｎ）の反復法を利用する高次方程式
を解く手法などを利用して予め設定する次数のＬ　８　
Ｐ　（Ｌｉｎｅ　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　Ｐａ１ｒｓ、線ス
ペクトル対）係数列を求めこれら特徴パラメータをパラ
メータメモリ１２に供給する。

Ｌ）Ｐ、！’ロセッサ１３はこうしてパラメータメモリ
１２に供給された分析フレームごとのパラメータに対し
自薦プログラムの制御のもとに区分的最適関数近似をＤ
Ｐ千手法利用して実施する。ＤＰグロセッｔ１３はこの
処理において、パラメータメモリ１２から常時前区分で
の最終選択フレームを読出して前区分選択パラメータメ
モリ１４に格納せしめ、前区分の最終選択フレームのＬ
ＡＦ係数を含むＬＳＦ係数列を対象として区分的最適関
数近似を実行する。このようにして前区分の最終選択フ
レームによって現区分の先行選択フレームが代替される
ことを許容するＤＰ処理を実施することにより現区分の
特徴パラメータのみを対象とするＤＰ処理に比して残留
歪を大幅に減少した近似結果を得ている。

このようにして得られた選択特徴パラメータデータは音
源情報分析器１００によって抽出された音源情報データ
とともに伝送路を介して合成側に送出される。

音源情報分析器１００は入力音声の音源情報としての音
源の強さ、有声／無声／無音の別ならびにピッチ周期に
関するデータを公知の手段で分析２レーＡごとに抽出し
出力する。

次に本発明の最も重要な部分であるＤＰプロセッサ１３
の動作を図を用いて説明する。餓２図紘特徴パラメータ
ベクトル分析周期を１０＝ｓｅｃ。

区分長を２００ｍ５ｅｃ（従って一区分内に２０ケの特
徴パラメータベクトルが含まれる）１代表特徴パラメー
タベクトル数を５とした場合のＤＰ−ｊロセッサ１３の
説明図である。ＤＰプロセッサ１３は５ケの代表パラメ
ータベクトルを選択し、且つ代表パラメータベクトルが
代表する区間を決定するものであシ、その動作は以下の
通りである。

第２図に於いて■は前区分の最終代表分析フレーム■〜
＠は現区分の分析フレーム番号である。

さて、第１代表分析フレーム候補としては区分中の時間
的先行順で分析７レーム■〜［相］のうちいずれかが対
象となる。同様にして第５フレーム候補となるのが分析
フレーム■〜［相］である。

また第１代表分析フレーム候補に引続いて第２代表分析
フレーム候補とな９うる分析フレームは、分析フレーム
■もしくは［相］が代表分析フレームとして指定される
ことを条件に入れると分析フレーム■〜＠のうちのいず
れかが対象となり、全く同様にして第４フレーム候補は
分析フレーム■〜■のうちのいずれかが対象となシ、ま
た第３フレーム候補としては分析フレーム■〜［相］の
うちいずれかが対象となることも自明の内容である。

さて、第２図において、いま仮に分析フレーム■が第１
フレームとして選択された場合を考えてみる。これに対
して第２フレームとなりうる可能性のある分析フレーム
は■〜＠である。これら第１および第２フレーム候補の
組合せを例とし発生する歪を考えてみると次のようにな
る。

分析フレーム代着によるスペクトル歪すなわち時間歪は
１代表分析２ｖ−ムと代替される分析７レームとのスペ
クトル距離によって表わすことができ次の（１）式によ
って示される。

（１）式においてｉ、ｊはスペクトル距離Ｄｉｊの計測
を行なう２つの分析フレームのフレーム番号であムｉ、
ｊの特徴パラメータベクトル要素である。

（１）式で示されるＤｉｊはフレーム相互間のスペクト
ル距離であるとともに観点を変えると分析フレームｊを
ｉでで代替する場合に発生するスペクトル歪、すなわち
時間歪である。

さて１分析フレーム■と■とがそれぞれ第１および第２
代表分析フレームとなったような場合はフレーム代替に
よる時間歪は発生しない。

次に、第２代表分析フレームとして分析７レーム■が選
択された場合を考えてみると次の（２）式に示すＤ３が
分析フレーム■〜■を、第２代表分析フレームを■とし
、この■を含む現区文２ヶの代表フレームと前区分最終
選択フレーム■とにより代表した場合の最小の総長とし
て定義される。

（り （２）式においてＤ３は第２代表分析フレーム候補とし
て分析フレーム（３）を選択したときに発生する総長で
あり、またり、およびＤ富　鉱それぞれ第１代表分析フ
レームとして分析フレーム（１）ｔたは（２）を選択し
たときのそれぞれの総長を表わす。

上述した第１代表分析フレーム候補における総長は下記
（３）式により求められる。

（３）式においてＤ１〜Ｉ）ｔｓ　　はそれぞれ分析フ
レーム■、■〜■、■〜■、・・・・・・、■〜［相］
を第１代表分析フレームを各々■、■、■、・・・・・
・、＠とした場合に、第１代表分析フレームと、前区分
最終選択フレーム■とで代表したことにより発生する総
歪、ＤＸ、２〜Ｄ１１６　は次の（４）〜（５）式で定
義される時間歪の和を示す０ （４）　、　（５３式においてｄＬ、□　は分析フレー
ム■と０間の時間歪１１ｄＬ、ｉ　　は分析７レーム■
と０間の時間歪である。

再び（２）式の説明に戻る。（２）式に於いてＤｌ、３
はフレーム■〜■を代表フレーム■と■とを用いて最適
に近似した場合の歪を表わし下記（１１）式で示される
。

又５Ｄ１ｓｌはフレーム■、■間に代替すべき７レーム
が存在しないためＤｇ、ｓ：Ｑとなる。

さて１次に第２代表分析フレームとして分析フレーム■
が選ばれる場合の最小の総歪Ｄ４について考えてみる。

この場合は第１代表分析フレームとして存在しうる可能
性があるのは分析フレーム■のほかに■（７）式におい
てＤＩ　ｅ４　　ｅ　ｎ、　ｅ４　　ならびにＤ　ｌ　
ｍ　４はそれぞれ時間歪を表わし、たとえばＤ　１　ｚ
　４は次の式で示される。

（８）式においてｄｈｌおよびｄｌ、３　は分析フレー
ム■と■との間に介在する分析フレーム■と■とがそれ
ぞれ分析フレーム■によって代表されるときに発生する
時間歪、ｄ４１寓およびｄ４，３は分析フレーム■と■
との間に介在する分析フレーム■と■とがそれぞれ分析
フレーム■によって代表されるときに発生する時間歪で
ある。

前述した（７）式の意味することは、第２代表分析フレ
ームとして■を選択した場合、これによって最小の諾否
を与える第１代表分析７レームならびに、これら第１お
よび第２代表分析フレームによって代表される分析フレ
ームの組合せが決定されるということである。このよう
にして第１から第５までの各代表分析フレーム候補を対
象として次次に同様な手順で（２）式や（７）式に示す
ような諾否を第５代表分析７レーム候補まで求めていく
。このような諾否は入力音声信号のスペクトル包絡パラ
メータとの近似処理差いわゆる残留歪を最小とする近似
関数を設定する尺匿となるものである。

こうしてたとえば分析フレーム■を第２代表分析フレー
ムとする場合は第１代表分析フレームとしては歩行の分
析フレーム■〜■が、また分析フレーム■が第２代表分
析フレームとなる場合は先行の分析フレーム■〜■がそ
れぞれ第１代表分析フレームとなシうる設定で諾否を計
算しつつ第５代表分析フレーム候補に及び、この第５代
表分析フレーム候補の分析フレーム■−［相］にはさら
に次の演算を実施する。

（９）式によって示されるり、は第５代表分析７レーム
として分析フレーム■から＠までのいずれかが選択され
たとき、これによって代表される他の分析フレームによ
る諾否の影響を最小とするもの＋１９　　　　　　＋５
１ を選択することを示し、Ｄ５〜Ｄ２０はそれぞれ第５代
表分析フレームとして分析フレーム■〜［相］のいずれ
かが選択されたときそれら分析フレームに発生する諾否
であシ、また、Σ　ｄｓ、ｉは分析フ１＝６ レーム■と分析フレーム■から＠までのそれぞれとの時
間歪の総和を、４　６６ｍ”　　は分析７レーム■と分
析フレーム■から［相］までのそれぞれとの時間歪の総
和を、またｄ　　　は分析フレーム［相］。

１９．２０ ０間の時間歪を示す。

（９）式によって決定されるＤＪ　　が区分ごとに決定
したとき、直ちに第１から第５代表分析フレーム候補の
組合せのり侑認否の最小なりＰパスを決定する５個の代
表分析２レームとこれら代表分析フレームにより七代表
される分析フレームが決定され、こうして区分的最適関
数近似による可変長フレーム化が容易に実施される。

次にＤＰ７０セッサ１３を図面を用いて詳細に説明する
。第７図はＤＰプロセッサ１３の構成を示すブロック図
であり、パラメータメモリ１２と前区分選択パラメータ
メモリ１４とを併記しである。第８図に示すＤＰプロセ
ッサ１３は時間歪算出器１３１と制御演算器１３３とで
構成されている。制御演算器は例えば！イクロプロセッ
サをペースにした計算システムでありＲＡＭｖｉ−内蔵
している。この内蔵ＲＡＭを説明の都合上、エリア表現
する事とする。これらのエリアはＦＯＲＴＲＮグログラ
ムで次のように表現されるものである。

ＤＩＭＥＮ８ＩＯＮ　　　ＡＬｓＸ＠、ｎＬｓｐ（２ｏ
、Ｎ）、■Ｄｐ（５，２０，２）。

−ＱＤＰ（５，２０）、ＤＭＡＢＩ（２＊Ｎ）。

Ｑｌ（２０）、ＱＢ（２０） さて、前区分選択パラメータメモリ１４に記憶されてい
るフレーム■ＯＮ次ＬＳＦパラメータがアトシスライン
１４２より供給されるアドレス信号に対応して、入出力
ライ／１４１を介し、制御　　　　　　ｌ演算器１３３
へ供給される。制御演算器１３３はこのデータをエリア
人Ｌ８Ｆ　　へ記憶する。次にパラメータメモリ１２に
記憶されているフレーム■〜［相］のＮ次ＬＳＦパラメ
ータがアドレスライン１２２より供給されるアドレス信
号に対応して、出力ライン１２１を介し、制御演算器１
３３へ供給される。制御演算器１３３はこのデータをエ
リアＢＬ８Ｐへ記憶する。

最初に制御演算器１３３は（３）式に示すＤ１〜Ｉ）ｔ
ｓを算出し、対応するパスを決定する。Ｄｓ　　ｄ″０
”であるなめ、縮歪を記憶するためのエリアＱＤＰ（１
，１）ｔ”０”とする。又、７レーム■に代替すｔｌ、
；ｂｙフレーム存在しないため、ＤＰバｘを記憶するエ
リア（１，１，１）＝０　　■が代替するフレームの範
囲を示すエリア（１，１，２）＝１が書込まれる。内■
を示すＤＰパスをここでは′″０”で表現している。

先ずｄＬ　ｌ　が次のように算出される。エリアＤＭＡ
Ｂ１の番地（１）〜（へ）にＡＬｉ９Ｆの番地（１）〜
（へ）のデータが、ＤＭＡＢ１番地（Ｎ＋１）〜（２＊
Ｎ）にＢＬＩＰ　　の番地（１，１）〜（１，Ｎ）のデ
ータが転送される。制御演算器１３３はＤＭＡＢＩのデ
ータを番地（２＊Ｎ）より順々に（１）まで連続的に出
力ライ／１３４を介して時間歪算出器１３１へ出力する
。制御演算器１３３は又、このデータに同期したパルス
、２＊Ｎ個分をクロックライン１３５を介して時間歪算
出器１３１へ出力する。

第８図は時間歪算出器１３１を詳細に説明するためのブ
ロック図である。第８図に於いて時間歪算出器１３１は
レジスタ１３１１−１〜Ｎ、１３１２−１〜Ｎ１減算ｆ
ｉ１３１３−１〜Ｎ　、掛算器１３１４−１〜Ｎ、Ｊｌ
算器１３１５−１〜Ｎ１およびアキエムレータ１３１６
を有して構成される。レジスタ１３１１および１３１２
は例えば１６ｂｉｔ　　のレジスタであシ、クロックラ
イン１３５ｔ−介して供給されるパルスに同期してデー
タを記憶する。出力ライン１３４を介して供給されたデ
ータは、前述の２＊Ｎ個分のパルスによ９１次々と記憶
され、最終的にはレジスタ１３１１−１にＤＭＡＢ　１
（１）　、レジスタ１３１１−ＮＫ　ＤＭＡＢＩ（ｔｌ
）、レジスタ１３１２−ＩＩＣＩＭＡＢＩ（Ｎ＋１）、
レジスタ１３１２−ＮＫ　ＤＭＡＢＩ（２＊Ｎ）の内容
が記憶される。即ち、レジスタ１３１１−１−Ｎにフレ
ーム■の、レジスタ１３１２−１〜Ｎにフレーム■のＮ
次ＬＳＦデータが記憶される。減算器１３１３−１はレ
ジスタ１３１１−１　　に記憶されているフレーム■の
パラメータＰ１　と、レジスタ１３１２−１　に記憶さ
れているフレーム■のパラメータＰ１との差を算出し掛
算器１３１４−１に出力する。掛算器１３１４−１はこ
の差の二乗を算出し、掛算器１３１５−１　の一つの入
力端子へ出力する。

掛算器１３１５−１　の他の入力端子には秤数としてス
ペクトル感度Ｗ１が印加されている。従って掛算器１３
１５−１の出力はＷｌ　（ＰＩ　−Ｐｓ　　）　　とな
る◎同様に１３１５−Ｈの出力はＷ　（Ｐ“−Ｐ“））
２　　ＮＮ となる。その結果アキエムレータ１３１６の出力は前記
（１）式に示す時間歪をフレーム■、■間で算出した時
間歪ｄ１□となる。時間歪算出器１３１は算出したｄＬ
工を入力ライン１３６へ出力する。

再び第７図を用いて説明する。制御演算器１３３は入力
ライン１３６を介して供給されたｄ　　をり、１ エリアＱ１の番地（１）に記憶する。

次にａｚｅｔ　　がｄ　　　　と同様に次のように算出
される。エリアＤＭＡＢＩの番地（１）〜（へ）に５Ｌ
ＳＰの番地（２，１）〜（２，Ｎ）のデータが、ＤＭＡ
ＢＩの番地（Ｎ＋１）〜（２＊Ｎ）にＢＬＳＦの番地（
１，１）〜（１，Ｎ）のデータが転送される。制御演算
器１３３はＤＭＡＥＩのデータを時間歪算出器１３１へ
出力する。時間歪算出器１３３はｄ３１を算出し制御演
算器１３３へ出力する。制御演算器１３３はｄ８，１を
−ＣＩＪ７Ｑ１Ｏ番地（２０）Ｋ書込む。尚、この番地
（２０）はイメージ上の番地（０）に相等する。

制御演算器１３３は更に見１（１）のデータと９１（２
０）のデータとを比較し、小さいデータｔ−ＤＬ、！　
ｓ即ちＤ茸　とし、このＢ２　　をエリアＱＤＰ（１，
２）に記憶する。熱論ＤＬ、２決定と同時に最小のもの
がｄＬ、１か　ｄ２９、かが４４Ｊ明している。この結
果に基づいてエリアＩＤＰ（１，２，１）〜（１ｅ　２
　ｓ　２　）に次のデータが書込まれる。ＩＤＰ（１，
２，１）はＤＰパスとして■に対応する′０”を書込ま
れる。

ＩＤＰ（１，２，２）　　は代表フレーム■に代替され
るフレームの範囲をフレームの番号で表現したもの、こ
の場合は＠１”又は１２”が書込まれる。

次に制御演算器１３３はＤｓ（”Ｄ　　　　）をり、３ 算出する。まずフレーム■にクレーム■、■が代替され
る場合の歪、Σ　ｄＬｉが次の手順で算出さ凰＝１９ れる＠ｄＬ　１が前述の手順で算出されエリアＱ１（２
）に記憶される。次にｄＬ　　２が　ｄＬ　１と同様に
算出される。制御演算器１３３はこのｄＬ、１とＱ　１
（２）の内容の和、即ち、Σｄｈ、ｉを求め、これをエ
リアＱ　ｉ　（２）に再び記憶する。

次にｄＬ、１＋ｄ３，２　　が次のように算出される。

ｄｌ、１が算出され、エリアＱ　１　（１）に書込まれ
る。

更にｄ３１．が前述のｄ３，１と同様の手順で求められ
る。制御演算器１３３はこのｄｌｙｅとＱ　１（１）の
内容の和、即ちｄＬ、１＋ｄ３，２を求め、これをエリ
アＱ　１　（１）に再び記憶する。

が算出されＱ　１　（２０）の内容と加算され、再びＱ
ｌ（２０）に書込まれる。

制御演算器１３３はＱ　１　（１）　、　Ｑ　１　（２
）　、　Ｑ　１　（２０）の内容のうち蝦小のものを検
索し、この結果を馬、３、即ちＤｌとし、このＤｓをエ
リアＱＤＰ　（１，３’）に、対応するＤＰパスをエリ
アＩＤＰ（１，３，１）〜（１゜３．２　）に書込む。

熱論ＩＤＰ　（１，３，１）はＤＰババスして■に対応
する＠Ｏ”が書込まれる。

Ｉ　ＤＰ　（１，３，２）には代表フレーム■に代替さ
れるフレームの範囲がフレーム番号の形式で書込まれる
。この場合は′１”　＠　２　ｔＪ、又は′″３、′の
いずれかが書込まれる事となる。

（υ 〜ＤＩ＠（＝ＤＬ　　□６）を算出し、諾否をＱＤＰ（
１１４）〜（１，１６）へＤＰパスデータをＩＤＰ（１
＊４ｔμ）〜（１，１６，μ）、（μ＝１．・・・、２
）に瞥込む。

以上が第１代表分析フレーム候補に関するＬ）Ｐプロセ
ッサ１３の処理の詳細である。

引続いてＤＰプロセッサ１３は第２代表分析フレーム候
補に関する処理を実施する。前述のように第２代表分析
７レーム候補は■〜＠が対象となる。

最初にフレーム■に関する処理が行なわれる。

■を第２代表分析フレーム候補とした場合、パスの対象
となる第１代表分析７レーム候補は■のみである。又、
フレーム■、■間には被代替フレームは存在しない。従
ってＤｌ　ｅｘ　”　Ｏである。又、前述のようにＤ：
１′＝Ｏであり　ｐ鵞”　Ｄ　Ｉ　”　Ｄ　ｌ　ｓ　２
であるためり、＝Ｏとなる。制御演算器１３３は諾否′
″θ″をＱＤＰ（２，２）に書込む。更に制御演算器１
３３はＤＰパスデータとしてＩＤＰ（２，２，１）に＠
１″を（２，２，２）に１２”を書込む０次にフレーム
■に関する処理が行なわれる。■を第２代表分析フレー
ム候補とした場合、パスの対象となる第１代表分析フレ
ーム候補は■および■である。まずフレームΦ、■を代
表フレームと　。

して、フレーム■をどちらかの代表フレーム、もしくは
これらの補間データで代替した場合の時間歪Ｄ１．３が
ＤＬ　２と同様の方法で算出され、エリアＱ　Ｂ　（１
）に書込まれる。次にパスの対象をフレーム■とし元場
合の時間歪１）意ｅｓをＱ　Ｂ　（２）に書込む。熱論
５Ｄｌｓｓは０”である。更に制御演算器１３３はＱ　
Ｂ　（１）の内容にＱＤＰ（１，１）の内容を加算し、
これを再びＱＢ（１）に書込む。同様にＱＢ（２）の内
容にＱ　Ｄ　ｐ　（１ｅ　２　）の内容を加算し、これ
を再びＱ　Ｂ　（２）に書込む。更に制御演算器１３３
はＱ　Ｂ　（１）とＱＢ（２）の内容の大小を比較し、
小さいものを選択し、これをＤｌへしてＱＤＰ　（２，
３）を書込み、対応するＤＰパス情報をＩ　ＤＰ　（２
，３，１）−、、（２，３，２）に書込む。なお、上記
のＤｌを算出する処理は前記（２）式を実行したもので
るる。

次にフレーム■に関する処理が、パスの対象をフレーム
■〜■として実施される。上記と同様の手順でＤ　１　
ｅ４　ｓ　ｏ、　ｓ４　ｍ　ＤＩ　ｅ４がＱＢ（１）、
ＱＢ（２）、ＱＢ（３）に書込まれる。次にＱＢ（五）
（ｉ−４，２，３）の内容とＱＤＰ（１，１）（ｉ＝ｔ
、ｚ、ａ）の内容とＱＤＰ（１、ｉ　）　（ｉ＝ｘ　、
　２　、　ｓ）　　の内容の加算結果が再びＱＢ（ｉ）
（ｉ＝ｘ　、　ｚ　、　ｓ　）に書込まれる。ＱＢ（ｉ
ｌ（ｉ＝１．・・−・・３）の最小値が検索され、これ
ｔ”ＤｉとしてＱＤＰ（２，４）に書込み、対応するＤ
Ｐパス情報をＩ　ＤＰ　（２，４，１）〜（２，４，２
）に書込む。

なお、上記Ｄ４に関する処理は前記（７）式を実行した
ものである。

以下、同様にり、−Ｄｌ丁が算出されＱＤＰ（２゜５）
〜（２，１７）　　に書込まれる。無論ＤＰパス情報も
ＩＤＰの対応する番地に書込まれる。

引続きＤＰプロセッサ１３は第３代表フレーム候補に関
する処理をフレーム■〜［相］を対象として。

第４代表フレーム候補に関する処理をフレーム■〜■を
対象として、第５代表フレーム候補に関する処理をフレ
ーム■〜＠を対象として実施する。

最後にＤＰプロセッサ１３は前記（９）式に示す処理を
以下の手順で実施する。制御演算器１３３はｄｉｅ＠を
算出し、この結果とＱＤＰ　（５，ｓ　）の内容を加算
し、加算結果ｆ７Ｉ：ＱＤＰ　（５，５）へ再３込む。

次にｃｉｓｔｙを算出し、同様にＱ　Ｄ　Ｐ（５，５）
の内容と加算し、結果ｔ−ＱＤＰ　（５，５）へ書込む
。

以下、久々とｄ　８＊Ｉ　　ｅｄｌｌ＊＠　　Ｉ・・・
・・・ｄＩｓ’・をＱＤＰ（５，５）にアキエムレート
する。このアキｄ　　　・を算出する。更に制御演算器
１３３は１９．２０ ＱＤＰ（５，５）〜ＱＤＰ（５，２０）の内容の最小値
。

即ち（１４）式に示すＤＪを求め、第５代表フレームを
決定する。第５代表フレームが決定されるとＩＤＰに記
憶されているＤＰパスデータから、第４〜第１代表フレ
ームが同時に決定され、更に第１第５代表フレームが奥
接他のフレームを代替する区間、及び代表フレームの補
間データが他のフレームをを代替する区間が決定される
。これらの区間情報はリピートビットとして符号化器２
０１へ出力される。又、第１〜第５代表フレームのパラ
メータはＢＬＳＰ　　よシ符号化器２０１へ出力される
０更に第５代表フレームのパラメータは次の区分の■と
して前区分選択イくラメータメモリ１４へ出力される。

本実施例においてはＬＡＰ分析器１１によるＬＳＦ係数
列抽出の際の前処理として、入力音声データの高域強調
を行なうために波形の一次差分を利用してプリエン７フ
シス処理を実施′し・さらに自己相関係数領域における
Ｌａｇ関数によるＬａｇワインドワ処理を実施してＬＳ
Ｆ係数間の最小周波数間隔を広けＬＳＦ量子化感度の低
減を図って合成側のディジタルフィルタの安定度を増大
させる処理を行なっている。さらに本実施例ではＬＳＰ
係数は１０次の次数とし、かくして得られた分析フレー
ムごとのＬＳＦ係数に対しＤＰプロセッサ１３は前述の
ＤＰ処理を行なう。ＤＰプロセッサ１３は制御演算器１
３３に内蔵されたプ・四グラムの制御のもとに前区分の
最終選択フレームにより現区分の選択フレームが代替さ
れることを許容するＤＰ処理が行なわれる。なお、第１
図におけるＤＰ処理は矩形関数による近似を実施してい
るがこれを固定傾斜区間型台形関数による近似としても
よい。

第３図は第１図に示す区分的最適関数近似方法を利用し
た可変長フレーム型ボコーダの一実施の構成を示すブロ
ック図である。

第３図に示す可変長フレーム圧縮ダは可変長フレームボ
コダ分析側２および可変長フレームボコーダ合成側３を
備えて構成される。さらに可変長フレームボコーダ分析
側２は区分的最適関数近似器１．音源情報分析器１００
．符号化器２０１゜２０２およびマルチプレクサ２０３
を備えて構成され、また可変長７レ一ムボコーダ合成側
３はデマルチプレクサ３０１．ピッチパルス発生器３０
２゜雑音発生器３０３．切替器３０４．可変増幅器３０
５、補間器３０６．ＬＳＰ合成フィルタ３０７゜Ｄ／Ａ
コンバータ３０８およびＬ　Ｐ　Ｆ　（Ｌｏｗ　Ｐａ５
ｓｐｉｌｔｅｒ）　３０９　ｆ、備えて構成される。

分析器の区分的最適関数近似器１と音源情報分析器１０
０はそれぞれ選択特徴パラメータデータと音源情報デー
タとを出力し符号化器２０１゜２０２によって符号化を
受けたのちマルチプレクサ２０３に供給され所定の形式
の多重化処理を行なって伝送ライノ２００１を介して合
成側に送出される。

本実施例において区分的最適関数近似器１は区分的最適
関数近似を行なってフレーム圧縮、を図ったＬＡＰ係数
を選択特徴パラメータとして出力する。すなわち予め設
定した分析フレーム数を単位とする区分ごとに予め設定
した最大数以下の数の代表フレームとこれら代表フレー
ムにたって表現されるフレーム数に関する情報を出力し
また音源情報分析器１００は音源の強さ、有声／無声／
無音の別、ピッチ周期に関するデータを出力する。

さて１合成側ではデマルチプレクサ３０１によって多重
化分離を行ないさらに復号化したデータのうち選択特徴
パラメータデータは補間器３０６に、音源情報データの
うちピッチ周期データはビッチパルス発生器３０２に、
有声／無声／無晋判別データは切替器３０４に、また音
源強度データは可変利得増幅器３０５にそれぞれ供給さ
れる。

補間器３０６は区分ごとに選択された代表フレームによ
るＬＳＰ係数列ならびにこの代表フレームによって指定
される分析フレームに関する情報にもとづいて区分ごと
の全分析フレームに関する　−ＬＳＦ係数を補間、再生
しこれ’１Ｌ８Ｆ合成フィルタ３０７に供給しそのフィ
ルタ係数として利用せしめる。

一方、切替器３０４は、入力した有声／無声／無音判別
データが有声を指定するときはピッチパルス発生器３０
２の出力を、また無声もしくは無音を指定するときは雑
音発生器３０３の出力を可変利得増幅器３０５に供給せ
しめるように切替える。従っ１　有声のときはピッチ周
期に対厄した繰返し周波数のピッチパルスが、また無声
もしくは無音のときは雑音発生器３．０３の発生する白
色雑音がそれぞれ可変利得増幅器３０５に供給される。

可変利得増幅器３０５は音源強度データに対応した利得
設定を行なってピッチパルスもしくは白色雑音を増幅し
たうえこれらを駆動音源としてＬＡＦ合成フィルタ３０
７に供給し、かくしてＬ８Ｆ合成フィルタ３０７はディ
ジタル量の入力音声を再生し、このあとＤ　／　Ａ　３
　ｙメータ３０８．ＬＰＦ’３０９を介してアナログ量
の音声として出力されるＯ このようにして第１図に示す区分的最適関数近似方法を
用いた可変長フレーム型ボコーダが奥深できる。

第４図は第１図に示す区分的最適関数近似方法を利用し
、かつ分析データを蓄積しつつ入力音声を合成する音声
合成器の一実施例の構成を示すブロック図である。

第４図に示す音声合成器４はメモリ３１０を除く他の構
成要素はすべて第３図に示す可変長フレームボコーダ合
成側３の同一記号のものと同一であるのでこれらに関す
る詳細な説明は省略する。

音声合成器４のメモリ３１０には予め設定した各種音声
資料に対して本発明による区分的最適関数近似を°施し
て得られた特徴パラメータと音源情報に関する符号化デ
ータが蓄積されておシ、制御ライン４００１を介して受
ける読出しコマンド信号を入力するごとにこの読出しコ
マンド信号によって指定された内容の音声資料に関する
特徴パラメータ情報と音源情報とを、デマルチプレクサ
３０１に出力する。

デマルチプレクサ３０１はこうして供給された入力をデ
コードし、特徴パラメータデータは補間器３０６に、ま
た音源情報のうちピッチ周期データはピッチパルス発生
器３０２に、有声／無声／無音判別データは切替器３０
４に、音源強直データは可変利得増幅器３０゛５にそれ
ぞれ供給される。

切替器３０４は、入力する有声／無声／無音判別データ
が有声を指定するときピッチパルス発生器３０２の出力
を、また無声／無音を指定するときは雑音発生器３０３
の出力を可変利得増幅器３０５に供給するように切替る
。

ＬＳＦ合成フィルム３０７は可変利得増幅器３０５の出
力を受けるとこれを駆動音源とし、また補間器３０６か
ら受ける特徴パラメータをフィルタ係数として動作し入
力音声信号を再生する。このディジタル再生信号はＤ／
Ａコンバータ３０８　、ＬＰＦ３０９　を介して所望の
アナログ量に変換され出力　　　　　　１される。

第４図に示す実施例において、メモリ３１０に蓄積され
る分析データは分析側において第１図に示す区分的最適
関数近似手段にもとづいて抽出された特徴パラメータを
利用するものであシ、本実施例においてはＬＡＰ係数列
を特徴パラメータとして利用している。

第５図は第１図に示す区分的最適関数近似方法を利用し
て抽出した入力音声の特徴パラメータを用いる波形符号
化装置の一実施例の構成を示すブロック図である。

第５図に示す波形符号化装置５は区分的最適関数近似器
１．ノイズ重み付は器５０１．符号化復号化器５０２．
補間器５０３．相関係数算出器５０４゜自己相関係数算
出器５０５．マルチパルス検索器５０６、符号化器５０
７およびマルチプレクサ５０８を備えて構成され、これ
ら構成要素のうち区分的最適関数近似器１とマルチグレ
クｔ５０８以外の部分が区分的最適関数近似器１によっ
て抽出された特徴パラメータを利用して入力音声の波形
符号化を図る部分であり、本実施例ではこれらの構成要
素によって音源波形としてのマルチパルスを公知の相関
領域評価手法を利用して求めている。

入力音声は区分的最適関数近似器１とノイズ重み付は器
５０１とに供給される。

ノイズ重み付は器５０１は区分的最適関数近似器１によ
って抽出される特徴パラメータの次数や音声資料等にも
とづいて決定した伝達関数のノイズフィルタを有し区分
的最適関数近似器１の出力との畳み込み乗算を実施する
。

区分的最適関数近似器１は所定の次数のＬＰＧ係数を区
分的最適関数近似方法によって抽出しこの特徴パラメー
タをノイズ重み付は器５０１に供給する。この特徴パラ
メータはまた符号化復号化器５０２にも供給されて符号
化されマルチプレクサ５０８に特徴パラメータデータ太
して供給される符号化された特徴パラメータはふれれび
復号化され危あと補間器５０３に供給される。

補間器５０３は区分的最適関数近似器１から符号化復号
化器５０２を介して供給される特徴パラメータが区分ご
とに選択された代表分析フレームとこの代表分析フレー
ムによって指定される分析フレームの情報とを利用し特
徴パラメータを代表分析フレーム間で補間処理し分析フ
レームごとに再生したあと声道フィルタのイ／パルスポ
／スを求めこれを相互相関係算出器５０５と自己相関係
数算出器５０５とに供給する。

相互相関係数算出器５０４はこうして供給される声道フ
ィルタのインパルスレスポンスとノイズ重み付は後の入
力音声データとの畳み込み積分を行なって両者の相互相
関をとり得られた相互相関係数をマルチパルス検索器５
０４に供給する。

自己相関係数算出器５０５は補間器５０３から声道フィ
ルタのインパルスレスポンスに関するデータを受けると
この自己相関係数を計算しこれをマルチパルス検索器５
０６に供給する。

マルチパルス検索器５０６はこうして入力した相互相関
係数と自己相関係数とを利用し公知の相関領域評価にも
とづく手法によってマルチパルス列を検索しこれを符号
化器５０７によって符号化したうえこれを音源データと
してマルチプレクサ５０８に供給する。この音源データ
は音源波形情報そのものといってよく、このようにして
特徴パラメータを利用する波形符号化装置が実現できる
。

なお、この場合符号化すべき波形情報は特徴パラメータ
から得られたマルチパルスを利用しているが他の波形情
報抽出手段、たとえば合成フィルタとは周波数応答特性
が逆なＬＰＧ逆フィルタを備え区分的最適関数近似器１
からＬＰＣパラメータの供給を受けつつこれと入力音声
信号とによって残差信号を発生しこの波形情報を符号化
するなどの手段によっても同様に波形符号化できること
は明らかである。

第６図は第１図に示す区分的最適関数近似方法を利用し
た圧縮ＤＰ型単語音声認識味装の一実施例の構成を示す
ブロック図である。

第６図に示す圧縮ＤＰ型単語音声認識装置６は区分的最
大関数近似器ｌのほか切替器６０１．標準バタンメモリ
６０２．バタンマツチング器６０３および最小距離検索
器６０４を備えて構成される。

第６図に示す圧縮ＤＰ型単語音声認識装置６は特定話者
の発する単語音声に関する特徴パラメータを標準バタン
として予めストアしてお＠ｉ’れと入力する単語音声の
特徴パラメータのバタンマツチングを実施して人力単語
音声を認識するものでありその基本動作は次のようであ
る。

すなわち、区分的最大関数近似器１は第１図によって示
した如く入力音声信号の分析フレームごとにＬＰＣ係数
を所定の次数で抽出したあと公知の手法でＬＳＦパラメ
ータに変換し、このめとＩ）Ｐ手法によってフレーム圧
縮を予め設定する区分単位で実施する。こうして区分ご
とに予め設定した最大数を越えない代表２レームと、こ
の代表フレ□−ムによって指定される分析フレームの最
適組合せが選択され、このようにして得られた可変長フ
レームが先ず切替器６０１の登録時の接続によっテ標準
バタンメモリ６０２にストアされる。

次に切替器６０１が認識側に切替られ特定話者が標準バ
タンメモＩＪ　６０２に内蔵されている単語音声を発す
ると登録時と全く同じ処理を受けてバタンマツチング器
６０３にＬＳＦパラメータが供給される。

バタンマツチング器６０３はスペクトル距離計測器や補
間器等を備え、区分的最大関数近似器１によって圧縮処
理された両人力の区分ごとの代表分析フレーム間に補間
値を設定しつつスペクトル距離計測器で両人力の特徴パ
ラメータバタンのスペクトル距離を予め設定する範囲の
対応点間で求めこれを全標準バタンについて実施したあ
と次に最小距離検索器６０４に標準バタン指定番号とと
もに供給する。

最小距離検索器６０４はスペクトル距離が最小の標準バ
タンを選定しその指定番号を認識結果として出力、かく
して圧縮ＤＰ型単語音声認識処理が区分的最小関数近似
方法を利用して実現できる。

なお第６図に於いて登録時、認識時共に区分的最適関数
近似器を用いて標準バタン、被認識ノ（タン共にフレー
ム圧縮を実施しているが、これは登録時のみフレーム圧
縮を実施する構成に容易に変更し得る。

上述した第３〜第６図はいずれも第１図によって説明し
た区分的最適関数近似方法を利用する装置でありこれに
よって処理量に比し再生品質の優れた効率のいい近似手
段を実現することてできる。

〔発明の効果〕

以上説明した如く本発明によれば、区分的最適関数近似
方法とその装置において、前区分の最終選択フレームに
より現区分の選択フレームが代替されることを許容する
動的計画法を用いた区分的最適関数近似を実施する手段
を備えることによって近似度対処理量の著しい効果化が
図れる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による音声処理装置の区分別量を詳細に
説明するための説明図、第３図は第１図に示す区分的最
適関数近似方法を利用した可変長フレーム型ボコーダの
一実施例の構成を示すブロック図、第４図は第１図に示
す区分的最適関数近似方法を利用し、かつ分析データを
蓄積しつつ入力音声を合成する音声合成器の一実施例の
構成を示すブロック図、第５図は第１図に示す区分的最
適関数近似方法を利用して抽出した入力音声の特徴パラ
メータを用いる波形符号化装置の一実施例の構成を示す
ブロック図、第６図は第１図に示す区分的最適関数近似
方法全利用した圧縮１３Ｐ型単語音声認識装置の一実施
例の構成を示すブ四ツク図、第７図は第１図に示すＤＰ
プロセッサ１３の一実施例を詳細に示すブロック図、第
８図は第７図に示す時間歪算出器１３１の一実施例を詳
細に示すブロック図である。 １・・・・・・区分的最適関数近似器、２・・・・・・
可変長フレームボコーダ分析側、３・・・・・・可変長
フレームボコーダ合成側、４・・・・・・音声合成器、
５・・・・・・波形符号化装置、６・・・・・・圧縮Ｄ
Ｐ型単誤音声認識装置。 １１・・・・・・ＬＳＦ分析器、１２・・・・・・パラ
メータメモリ、１３・・・・・・ＤＰプロセッサ、１ｔ
・・・・・・前区分選択パラメータメモリ、２０１・・
・・・・符号化器、２０２・・・・・・符号化器、２０
３・・・・・・マルチプレクサ、３ｏ１・・・・・・デ
マルチブレフサ、３０２・・・・・・ピッチパルス発生
器、３０３・・・・・・雑音発生器、３０４・・・・・
・切替器、３０５・・・・・・可変利得増幅器、３０６
・・・・・・補間器、３０７″・・・・・・ＬＡＦ合成
フィルタ、３０８・・・・・・１）／Ａコンバータ、３
０９・・・・・・ＬＰＦ、３１０・・・・・・メモｌＪ
、５０１・・・・・・ノイズ重み付は器、５０２・・・
・・・符号化復号化器、５０３・・・・・・補間器、５
０４・・・・・・相互相関係数算出器、５０５・・・・
・・自己相関係数算出器、５０６・・・・・・マルチパ
ルス検索器％５０７・・・・・・符号化器、５０８・・
・・・・マルチプレクサ、６０１・・・・・・切替器、
６０２・・・・・・標準バタンメモリ、６０３・・・・
・・バタンマツチング器、６０４・・・・・・最小距離
検索器、１００・・・・・・音源情報分析器、１３１・
・・・・・時間歪算出器、１３３・・・・・・制御演算
器、１３１１−１〜Ｎ・・・・・・レジスタ、１３１２
−１〜Ｎ・・・・・・レジスタ、１３１３−１〜Ｎ・・
・・・・減算器％１３１４−１〜Ｎ・・・・・・掛算器
、１３１５−１〜Ｎ・・・・・・掛算器、１３１６　・
・・・・・アーキエムレータ。 窮１図 の〜［相］　今所フレーん番号 窟Ｚ図 箭４目 笥７図　ＤＰブ°Ｕ乞ツプ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 予め設定した一定の分析フレームごとに入力音声信号を
   分析して特徴パラメータを抽出したうえ予め設定した複
   数個の連続する前記分析フレームからなる区分ごとの前
   記特徴パラメータから任意の数の代表特徴パラメータを
   選択して前記各区分を区分的最適関数によって近似する
   音声処理装置において、前区分の最終選択フレームによ
   って現区分の先行フレームが代替されることを許容する
   動的計画法（ＤｙｎａｍｉｃＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ、
   以下ＤＰと略称する）にもとづいて前記各区分を最適近
   似せしめる区分的最適関数近似手段を備えて成ることを
   特徴とする音声処理装置。